一种高效存储多级二维9/7离散小波变换结构

针对JPEG2000图像压缩编码硬件实现中多级离散小波变换模块(DWT)与优化截断嵌入式模块(EBCOT)之间大量小波系数存储带来的缓存问题,提出了一种新型高效存储的多级二维9/7离散小波变换结构。首先,基于9/7小波变换提升算法,设计了可满足并行结构要求的基本处理单元,并在此基础上搭建了二维变换模块;然后采用一种新型的数据扫描方式,通过对图像分块并进行块间组合扫描,大幅降低了DWT模块与EBCOT模块间的小波系数缓存;最后根据数据扫描特点完成了非折叠结构多级二维小波变换模块的构建。仿真实验结果表明,三级9/7离散小波变换结构处理一幅大小为512×512像素的图像,对比已有硬件结构可节约存储资源40%以上。     

基于JPEG2000芯片的小波系数存储器设计

针对JPEG2000芯片设计中的完全小波系数存储占用大量存储器问题,在小波变换总体结构中对小波系数的LH、HL和HH子带采用双缓存的物理存储结构.为了解决由此产生的写覆盖,首先建立小波滤波器的时序模型,得到输入输出延时时钟数,根据此时钟数和缓存标志位的状态决定其输入地址发生器的地址产生,以实现可控的小波滤波器输出.在图像大小为256×256像素、码块大小为16×16像素时,与完全系数存储结构相比,该结构可节约片上存储器达576kb.通过对子带内小波系数的分布模型和缓存内的位平面数统计分析表明,该结构对编码并行性的影响较小,仿真实验同时证明了并行效率的降低不会超过2%.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一种基于小波变换的灰度图像数据压缩方法,采用双正交小波对像进行分解,作分解后系数的矢量量化。使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书。这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量也有所提高。     

基于小波框架变换的多聚焦图像融合新算法

在离散小波框架变换图像融合的基础上,从离散小波框架变换系数的特点出发,提出了一种基于离散小波框架变换的多聚焦图像融合算法。该算法通过计算低频系数加权窗口邻域的相似性度量和系数窗口邻域的信息熵来确定融合图像的低频系数;结合高频系数占优块和块与块之间的相关系数来确定融合后的高频系数。实验结果表明该算法提高了图像的融合质量。     

基于条带波变换的图像水印算法

为提高抗压缩和抗噪声攻击能力,提出一种基于条带波变换的图像水印加密算法.对水印图像进行Arnold置乱、混沌调制及BCH纠错编码,提高了数字水印的安全性;在载体图像条带波系数的低频最佳几何流为对角的位置嵌入水印信息的BCH码.实验结果表明,条带波域嵌入方法克服了DCT域的块效应,继承了小波域的优点,具有较强的数据信息隐藏能力和较好的抗攻击性能,弥补了小波域的不足,具备了更强的抗噪声能力和抗压缩能力.     

一种基于小波变换的图像压缩方法

提出了一各基于小波变换的灰度图像数据压缩方法.采用双正交小波对图像进行分解,作分解后系数的矢量量化.使用频率敏感自组织特征映射算法生成码书.这可避免直接矢量量化时的块效应,且相对于正交小波,恢复图像的质量了有所提高.     

基于小波分解的分形图像压缩算法研究

在分析基本分形压缩编码算法优缺点的基础上,提出了基于小波分解的分形图像压缩算法.该算法对图像经过三级小波变化后,对二级子图像和三级子图像采用无搜索式分形编码,即值域块的分形码由相应固定位置的定义域块进行匹配搜索编码,小波系数的符号单独编码.解码时,利用不同小波尺度之间的相关性,由二级子图像的分形码估计出一级子图像的分形码;再由各尺度上的分形码重构各尺度的小波系数;添加小波系数的符号后进行小波反变换即得解码图像.仿真实验结果表明,提出的新算法在解码图像质量略有损失的情况下,图像编码时间和提高压缩比方面均有良好的效果.     

基于HSI模型的彩色图像数字水印

本文提出一种基于HSI彩色模型空间的数字图像水印算法,将RGB存储格式的原始图像转换到HSI空间,并对其中饱和度分量进行分块小波变换;然后在随机选出子块的HH子带系数中嵌入水印信息,利用纹理信息控制水印嵌入强度;最后将经过小波逆变换后的图象重新返回RGB颜色空间.较传统方法,本文方法能够有效克服图像亮度变化对水印信息提取效果的影响,既满足水印图像的不可见性要求,同时又具有较强的鲁棒性.     

基于多小波变换的分形水印算法

结合多小波变换和分形技术,提出并实现了一种新的盲水印算法.在对图像进行多小波变换后,选取其中频系数某个方向上的小波系数,对此方向上小波系数中的各个小波所对应的系数块分别进行分形编码,在分形编码时通过限定搜索域的方法来嵌入水印.实验结果表明,使用该方法嵌入的水印,相对其它同类水印算法,具有更强的鲁棒性,同时保证了较低的正向错误率.     

基于MPEG-4视频水印的一种实现

介绍了MPEG-4视频结构的特点,提出了一种基于MPEG-4视频码流的视频水印算法。该算法将离散余弦变换DCT（discrete cosine transform）与运动矢量MV（motion vector）相结合。对二值化处理后的水印图像进行离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）,将小波变换后水印图像的低频系数嵌入到视频序列I帧DCT变换后的低频系数中,而将小波变换后水印图像的中频系数嵌入到视频序列B帧的MV中。实践证明,该算法既保证了水印的不可见性,又保证了水印具有较强的稳健性和鲁棒性。     

基于DWT的图像分块压缩感知重构算法

运用压缩感知理论对大尺寸图像进行重构耗时较长,观测矩阵要求的存储空间较大,且重构后的图像存在明显的块状效应.根据图像小波变换系数的特点,将图像分块思想与DWT变换相结合,提出了一种改进的基于DWT的图像分块压缩感知算法.将图像子块经DWT变换后,保留图像低频系数,只对高频系数进行观测.重构时采用正交匹配追踪算法（OMP）对高频系数进行恢复.Matlab仿真结果表明,新算法跟基于DCT分块压缩感知算法相比,重构图像的PSNR值提高了2~4 dB,重构时间明显减少,与基于二维离散余弦变换(DCT)的分块压缩感知算法相比,块效应有明显的改善,重构图像质量明显提高.     

基于离散小波变换的数字图像隐藏技术

基于离散小波变换(DWT)和S盒算法给出了一种数字图像加密算法.首先分别对秘密图像和公开图像应用离散余弦变换和离散小波变换,并对秘密图像的离散余弦变换系数进行S盒变换,进而潜入到公开图像的小波系数中,利用逆变换得到结果图像.实验证明该方法可行、效果好、隐藏信息量大,隐藏算法还能抵抗许多攻击,并具有一定的安全性和鲁棒性.     

一种新的小波域正交数字水印方案

提出一种基于人眼视觉模型、 小波变换和正交向量的数字水印方案. 首先对原始图像进行8×8的分块, 然后对每小块进行小波变换, 进而对水印图像进行调制, 并加入到原始图像中, 形成带水印图像, 最后进行小波反变换得到含有水印的图像. 在水印检测过程中, 根据实际需要提出了非盲水印和盲水印两种检测方案. 根据正交向量的特点通过假设检验的方 法提取水印. 实验表明, 这种方法能有效检测出水印图像, 并对常见的水印攻击（如裁剪、 JPEG压缩等）具有良好的鲁棒性, 尤其对信号增强或减弱抗攻击性强.     

DWT和DCT相结合的水印算法

提出了一种基于余弦和小波变换相结合的水印嵌入方案.对水印图像进行二次置乱加密,再将一次小波分解,将得到的逼近系数和细节系数分别转换为一维序列,并量化组合生成待嵌入的二进制数据流.根据宿主图像的纹理、亮度特征将作离散余弦变换后的原图像分类,对不同的类采用不同的量化因子修改DCT系数矩阵从而实现水印的嵌入,水印检测过程不需要宿主图像的参与.实验表明该算法不仅具有良好的不可见性,而且在经过JPEG压缩、剪切、缩放、噪声添加及轻微几何变形等常见图像处理后,仍能正确提取出水印图像,水印图像压缩对码率的影响较小,适合网络传输.     

一种基于DWT和DFT的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数字图像水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、gauss噪音有较强的鲁棒性.     

一种基于小波变换的鲁棒水印算法

 提出了一种基于小波变换和余弦变换的鲁棒水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、高斯噪音污染有较强的鲁棒性.     

基于HVS的DWT图像压缩混合编码算法

为提高数字图像在高压缩比下重构图像的质量,分析研究现有离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）图像压缩的相关算法以及小波系数特性,提出一种基于人眼视觉系统（human visual system,HVS）特性对小波系数进行加权,结合小波各子带系数特性,采用差分脉冲编码调制（differential pulse code modulation,DPCM）与多级树集合分裂排序（set partitioning in hierarchical trees,SPIHT）相结合的编码方法．经视觉信息保真度分析实验验证,与传统的嵌入式零树小波（embeddedzero—tree wavelet,EZW）和SPIHT算法相比,在相同的比特率下该算法重构的图像具有更好的主观视觉效果．     

基于二维Logistic混沌映射的DWT数字水印算法

研究了一种基于二维Logistic混沌映射的离散小波变换（discrete wavelet transform,DWT）数字水印算法。该算法提出了一种利用二维Logistic混沌映射打乱原始图像像素点位置的置乱加密方法,用这种加密方法对水印图像做预处理操作,对原始载体图像做三级小波分解,在第三级小波分解后的水平高频和垂直高频子带中绝对值较大的系数中嵌入水印信息,把改变的系数和原小波系数重构后再做逆小波变换,即可获得含水印图像。水印的提取过程就是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法不仅有很好的透明性,而且对噪声攻击、JPEG压缩攻击和剪切攻击有很好的鲁棒性,并且提取出的水印有较高的安全性。     

JPEG2000 DWT变换器和EBCOT编码器的VLSI结构设计

为了进行符合新一代静止图像压缩标准 JPEG2 0 0 0的图像编码 IP核设计 ,提出了基于 JPEG2 0 0 0标准的离散小波变换器 (DWT)和优化截断的嵌入式分块编码器 (E-BCOT)的 VL SI结构。DWT采用的空间组合推举体制算法(SCL A)将基于 9/ 7滤波器的标准推举 (lifting)算法体制快速的运算量降低了 5 / 12。EBCOT采用的并行运算和动态内存控制 (DMC)结构 ,在保证编码速度的前提下 ,最大限度减小了片内小波系数缓存量和访问频率。这 2项设计均可以作为单独的 IP核应用在其他需要高速图像处理的领域 ,如远程监控、数码相机等。